/ IT

Нейросети пишут код: за и против

Оставят ли сервисы по разработке софта на основе ИИ без работы программистов

Новость о том, что Сбер обучил нейросеть написанию программы, заставила задуматься о перспективах взаимодействия человека и искусственного интеллекта. Участники рынка рассказали, какие риски могут возникнуть, если ИИ сам начнет создавать ПО, и станет ли нейросеть тем слугой, который обошел своего нерасторопного хозяина.


СЭКОНОМИТЬ НА КАДРАХ?

Сбер сообщил о регистрации программы Artificial Vision («Искусственное зрение»), созданной с использованием искусственного интеллекта. С ее помощью можно распознавать и анализировать объекты в виртуальной реальности. Обучила нейросеть, написавшую программный код, команда Sber AI.

«Пока сложно понять, что именно было сделано в этом проекте: что было подано на вход, какой именно код был написан, для какого еще типа задач эта нейронная сеть может разработать код», – поделился с RSpectr своим мнением директор Центра компетенций по искусственному интеллекту и анализу данных Crayon Владимир Еронин. По его словам,

текущее положение дел в IT-индустрии еще очень далеко от того, чтобы получить реально работающий в открытой (не тестовой) среде сильный ИИ

Владимир Еронин, Центр компетенций по искусственному интеллекту и анализу данных Crayon:

– Задачу написания кода по произвольной формулировке задания также, насколько я знаю, никто еще не решил и пока, похоже, не скоро решит. Поэтому, считаю, рано говорить о том, что ИИ уже готов разрабатывать произвольный код.

Но эксперты уже просчитывают варианты развития ситуации. По мнению гендиректора компании «Аванпост» Андрея Конусова,

применение искусственного интеллекта для написания программ позволит бизнесу значительно сэкономить на кадрах

В настоящее время в России наблюдается острый дефицит IT-специалистов. На этом фоне их заработки растут быстрыми темпами: за первое полугодие нынешнего года заплаты «айтишников» увеличились на 9 процентов. В целом доход программиста может достигать нескольких сотен тысяч рублей в месяц, напоминает он.

Андрей Конусов, «Аванпост»:

– Экономия может составлять до 6 млн рублей в год. И это только на самых простых проектах, в которых участвуют максимум трое IT-специалистов. Если их количество увеличивается до десяти, экономия может достигать 30 млн рублей.

В то же время ИИ, задействованный в написании программ, нужно контролировать, а это могут делать только специалисты с высоким уровнем экспертизы и большим опытом, подчеркивает он.


МАСТЕРА И ПОДМАСТЕРЬЯ

Искусственный интеллект в процессе создания программ оптимизирует работу и избавляет человека от рутинных операций, рассказал RSpectr руководитель направления развития голосовых продуктов и интеллектуальных сервисов компании BSS Юрий Ледаков. По его словам, наблюдая за специалистами, машина накапливает базу знаний, затем подбирает и предлагает наиболее предпочтительный вариант части кода или даже всей программы. Эксперт подчеркивает, что

нейросеть является помощником человека, позволяя программистам повышать свой профессионализм максимально быстро и выходить на качественно новый уровень, минуя путь проб и ошибок

Юрий Ледаков, BSS:

– В обозримом будущем нейросеть сможет выступать в качестве «переводчика» – когда, например, аналитик говорит, какую программу с каким функционалом хотел бы видеть на выходе, а ИИ переводит этот «заказ» в формат программного кода.

Но подобные разработки не станут конкурентами людей, уверен эксперт. В дальнейшем они будут выявлять и нивелировать ошибки, обусловленные человеческим фактором – усталость, эмоциональная нестабильность, недостаток знаний лучших практик и подходов в программировании, полагает Ледаков.

Скорее всего, искусственный интеллект возьмет на себя объем работ, связанный с разделами кода, которые обычно поручают начинающим программистам и тестировщикам ПО, но постановка задач останется за людьми, пояснил RSpectr руководитель центра бизнес-аналитики RAMAX Group Сергей Левашов.

При этом много программистов может остаться без рутинной работы, но это произойдет не ранее, чем через пять-десять лет, считает Java developer компании Сбер Роман Иванов: «Искусственный интеллект еще долго не будет способен самостоятельно создавать новые алгоритмы. Сейчас его можно научить программировать самые элементарные сервисы, которые часто требуются в бизнесе. Например, создать сервис для проверки цифровой подписи документов».

Вытеснение программистов нейросетями в ближайшее время сложно представить, поддерживает коллег специалист центра машинного обучения «Инфосистемы Джет» Андрей Тарасов. «Система-подсказчик на основе нейросети будет полезна, если она будет внедрена в среду разработки и будет служить помощником для программиста, но заменить человека она не сможет», – сказал он RSpectr.

Искусственный интеллект действительно выглядит очень перспективным для создания программ будущего, но важно, как его алгоритм обучен, отмечает Senior Big Data Engineer в компании GridDynamics Артем Гогин. Обучение нейросети целиком зависит от человека – именно он определяет и контролирует результат работы, пояснил он RSpectr.

Артем Гогин, GridDynamics:

– Я как разработчик с нетерпением жду развития искусственного интеллекта, который сможет выполнить часть моей работы. Охотно верится, что нейросеть будет на это способна. Тогда от человека потребуется уже не писать код, а проверять его и следить за обучением модели.

Опытным профессионалам такое положение дел пойдет только на руку, так как, кроме человека, никто не способен подготавливать, развивать и контролировать нейросеть. «Начинающим специалистам может стать тяжелее, ведь искусственный интеллект заменит их на работе. Новичкам придется соперничать с нейросетью и учиться еще быстрее, чем прежде», – подчеркивает А.Гогин.


НАБИРАТЬСЯ УМА

В ближайшие годы не стоит ждать сложных программных продуктов, полностью созданных искусственным интеллектом, рассказал RSpectr гендиректор компании IVA Cognitive (ГК «ХайТэк») Алексей Цессарский.

Алексей Цессарский, IVA Cognitive (ГК «ХайТэк»):

– Произойдет перераспределение обязанностей – машины будут больше заниматься реализацией графических интерфейсов, еще больше возьмут на себя вопросы, связанные с оцифровкой данных и их обработкой. В общем, будут заменять человека в тех областях, где постановка задачи хорошо формализуема.

При этом работа ИИ без вмешательства человека в рамках тех задач, для которых его готовили, вполне возможна. «Просто эти рамки пока остаются очень узкими и специфическими, для каждой конкретной задачи – свой искусственный интеллект», – подчеркивает эксперт.

Нейросети могут вызвать определенный сдвиг парадигмы разработки ПО и ролей в этом процессе

От людей все больше будет требоваться точно и корректно формулировать задачу, чтобы машина могла сгенерировать максимум кода самостоятельно. «По сути, это будет то же программирование, просто на более высоком уровне абстракции, возможно, на естественных, человеческих языках», – полагает А.Цессарский.

По мнению В.Еронина, риски при разработке софта нейросетью в целом такие же, как и при создании программ людьми: некачественный, неоптимальный, небезопасный код.

В июне Microsoft совместно с GitHub выпустила нейросетевого помощника программиста Copilot, работающего на базе OpenAI Codex, напомнил эксперт. Однако позднее возникла критика этого решения из-за неоптимальности разрабатываемого кода – оно генерировало десятки строчек кода вместо нескольких простых строк.

Сейчас искусственный интеллект хорошо справляется с конкретными узкими задачами, у которых высокая устойчивость к ошибкам. Например, предсказывает, что заинтересует пользователя в интернет-магазине, опираясь на историю взаимодействия. Если среди десятка рекомендаций покупателю окажется товар, который ему не интересен, этого никто не заметит. «Но если из тысячи перекрестков автономный автомобиль будет всего один проезжать небезопасно – это уже критично. Поэтому сейчас нейросеть активно применяется только в задачах первого класса», – говорит В.Еронин. Он подчеркивает, что

мы еще далеки от того, чтобы ИИ заменил человека при написании кода с произвольным функционалом по текстовой постановке задачи в свободной форме

Каким бы образом ни был сгенерирован программный код, решение о его использовании принимает человек, обращает внимание RSpectr руководитель направления продвинутой аналитики Accenture в России Михаил Садофьев. «Роль разработчиков действительно постепенно будет снижаться – мы видим эксперименты Amazon и других игроков рынка, направленные на автоматизацию рутинных задач программистов. Использование ИИ – еще один шаг на пути к этому», – полагает он.

Если следовать тенденции, то человек сначала руками копал картошку, потом сделал инструменты, потом механизировал, потом автоматизировал робототехникой, образно сравнивает ведущий программист Getmobit Михаил Паремский. «На каждом этапе технология отнимала работу у людей, но порождала деятельность по собственной оптимизации. Если ИИ будет заниматься автоматизацией ПО робототехники, то человек займет ячейку улучшения нейросети, пока не произойдет следующий скачок», – рассказал он RSpectr.

Чтобы нейросеть понимала нюанс каждого шага, необходимо подготовить огромный массив документации, подчеркивает гендиректор компании ONLY Кирилл Владимиров.

Кирилл Владимиров, ONLY:

– К сожалению, многие люди путают нейросеть с каким-то реальным искусственным интеллектом. Они думают, что можно сказать: «Напиши-ка мне сайт, как госуслуги, чтобы люди туда заходили и могли оформить все свои документы через него». И потом нужно только сесть и ждать, пока ИИ изготовит это решение. Это так не работает.

Только единицы компаний в России, такие как Сбер, могут себе позволить разрабатывать такие вещи. Для других это слишком дорого

Сейчас нейросеть нужна, если необходимо сделать что-то простое, например, сгенерировать лендинг. Подобные сервисы, где не нужен разработчик для изготовления сайта, уже есть (конструкторы Wix или Tilda). «У Microsoft есть решение, которое дописывает код за разработчика и предлагает ему оптимальные решения, помогает программистам делать более крутой код», – говорит К.Владимиров. Но чтобы реализовать настоящие бизнес-требования компаний, требуется огромное количество нетривиальных технических решений, где много неопределенной логики. Нейросети с их текущим функционалом и потенциалом не смогут справиться с этим, полагает эксперт.

Изображение: RSpectr, Freepik.com


ЕЩЕ ПО ТЕМЕ:

Сами с софтами
Российские разработчики систем CAD/CAЕ создают консорциум для борьбы с засильем импорта